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Artigo Acesso aberto Produção Nacional
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O Uso da Inteligência Artificial (IA) como mecanismo analisador de imagens de ressonância magnética cardíaca para detectar inflamações e cicatrizes no músculo cardíaco: Uma revisão Sistemática

2024; Volume: 6; Issue: 10 Linguagem: Português

10.36557/2674-8169.2024v6n10p664-676

ISSN

2674-8169

Autores

Eder Voltolini, Carolina Dossena, Rhuan Nantes Fontoura Teófilo, Eliézer Ferreira da Silva, Maycon Jorge Brandolim, Gabriel Henrique do Prado Gonçalves, Carlos Gabriel Monteiro Pereira, Leonardo Sanches Furlan, Ana Beatriz Barbosa Lopes, Euller Condé Fernandes, Ingridy Rhaiany Parreira Menegassi, Fernando Malachias de Andrade Bergamo, Isadora Macedo Nunes, Joselita Bezerra Cavalcante, Cleidi Boing Voltolini,

Tópico(s)

Cardiovascular Disease and Adiposity

Resumo

INTRODUÇÃO: A ressonância magnética cardíaca (RMC) é uma técnica de imagem não invasiva que permite uma avaliação detalhada da estrutura e função do coração, sendo útil na identificação de condições como miocardite e cardiomiopatias. A aplicação da Inteligência Artificial (IA) na análise dessas imagens promete aumentar a precisão diagnóstica e a eficiência no manejo clínico, pois algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões sutis que podem passar despercebidos por observadores humanos. OBJETIVO: O objetivo principal desta revisão é avaliar a eficácia da Inteligência Artificial (IA) na análise de imagens de Ressonância Magnética Cardíaca (RMC). METODOLOGIA: Este artigo de revisão sistemática, estruturado conforme as diretrizes PRISMA, visa identificar, avaliar e sintetizar evidências sobre o uso da Inteligência Artificial (IA) na análise de imagens de ressonância magnética cardíaca (RMC) para detectar inflamações e cicatrizes no músculo cardíaco. A revisão abrangeu várias etapas, incluindo a definição da questão de pesquisa, seleção de estudos, extração de dados e análise crítica dos resultados. A análise dos dados focou na identificação de padrões e temas recorrentes, e a qualidade metodológica dos estudos foi avaliada utilizando ferramentas como AMSTAR e a Escala Newcastle-Ottawa. RESULTADOS: A revisão sistemática mostrou que algoritmos de IA, especialmente redes neurais convolucionais (CNNs), melhoram significativamente a precisão diagnóstica em comparação com a análise convencional. A IA pode alcançar taxas de sensibilidade e especificidade superiores a 90% na detecção de inflamações e cicatrizes no miocárdio. A implementação da IA na análise de RMC tem o potencial de transformar o manejo clínico de pacientes com doenças cardíacas, permitindo intervenções mais rápidas e direcionadas. CONCLUSÃO: A revisão sistemática mostrou que a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na análise de imagens de ressonância magnética cardíaca (RMC) melhora significativamente a detecção de inflamações e cicatrizes no miocárdio. Algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente redes neurais convolucionais, demonstraram maior eficácia em comparação com a análise convencional por radiologistas, permitindo intervenções mais rápidas e eficazes.

Referência(s)